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    "### 第19课：知识挖掘与知识图谱概述"
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    "1. 知识抽取。\n",
    "\n",
    "知识抽取技术，可以从一些公开的半结构化、非结构化的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。\n",
    "\n",
    "知识抽取主要包含实体抽取、关系抽取、属性抽取等，涉及到的 NLP 技术有命名实体识别、句法依存、实体关系识别等。\n",
    "\n",
    "2. 知识表示。\n",
    "\n",
    "知识表示形成的综合向量对知识库的构建、推理、融合以及应用均具有重要的意义。\n",
    "\n",
    "基于三元组的知识表示形式受到了人们广泛的认可，但是其在计算效率、数据稀疏性等方面却面临着诸多问题。近年来，以深度学习为代表的表示学习技术取得了重要的进展，可以将实体的语义信息表示为稠密低维实值向量，进而在低维空间中高效计算实体、关系及其之间的复杂语义关联。\n",
    "\n",
    "知识表示学习主要包含的 NLP 技术有语义相似度计算、复杂关系模型，知识代表模型如距离模型、双线性模型、神经张量模型、矩阵分解模型、翻译模型等。\n",
    "\n",
    "3.知识融合。\n",
    "\n",
    "由于知识图谱中的知识来源广泛，存在知识质量良莠不齐、来自不同数据源的知识重复、知识间的关联不够明确等问题，所以必须要进行知识的融合。知识融合是高层次的知识组织，使来自不同知识源的知识在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等步骤，达到数据、信息、方法、经验以及人的思想的融合，形成高质量的知识库。\n",
    "\n",
    "在知识融合过程中，实体对齐、知识加工是两个重要的过程。\n",
    "\n",
    "4.知识推理。\n",
    "\n",
    "知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。在推理的过程中，往往需要关联规则的支持。由于实体、实体属性以及关系的多样性，人们很难穷举所有的推理规则，一些较为复杂的推理规则往往是手动总结的。对于推理规则的挖掘，主要还是依赖于实体以及关系间的丰富情况。知识推理的对象可以是实体、实体的属性、实体间的关系、本体库中概念的层次结构等。\n",
    "\n",
    "知识推理方法主要可分为基于逻辑的推理与基于图的推理两种类别。"
   ]
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